据媒(méi)体报道，来自英国牛(niú)津大学、IBM欧洲研究(jiū)所和美国(guó)得克萨斯大(dà)学的一个科研团(tuán)队(duì)宣(xuān)布了一项重要成就：他(tā)们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一(yī)种(zhǒng)厚(hòu)度(dù)仅(jǐn)几个(gè)原子大小的人工神(shén)经元，其能够处(chù)理光和电信(xìn)号进行计(jì)算，有望用于(yú)下(xià)一代人工智(zhì)能(néng)计算(suàn)，也有(yǒu)助科(kē)学家更好(hǎo)地模拟和(hé)理解(jiě)人脑。相关(guān)研究成(chéng)果刊(kān)载(zài)于(yú)最新一期《自(zì)然·纳米技术》杂志(zhì)。

　　业内人(rén)士分析指出(chū)，人工智能应用的发展呈指数级增长，对(duì)计算能力也提出了越(yuè)来越(yuè)高的要求(qiú)，只有开(kāi)发(fā)出革命(mìng)性硬(yìng)件，才能适应未(wèi)来(lái)算力爆炸时代的要求。而(ér)此次科研人(rén)员用了(le)3种2D材料制备出了(le)薄如原子的(de)人(rén)工神经元，它(tā)能学习(xí)和处理(lǐ)更(gèng)加复杂的任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数据学习一层层的(de)神经网络，机器自主(zhǔ)分辨参数，不断地将参数归类(lèi)、计算，形成(chéng)机器自我的学习。神经网络在(zài)机器学习和认知科学(xué)领(lǐng)域，是(shì)一种模仿生物神经(jīng)网络(luò)（动(dòng)物(wù)的中枢神(shén)经(jīng)系统，特(tè)别是大脑(nǎo)）的结构和功能的数学模型(xíng)或计算模型。

　　神经网络由大量的人(rén)工神经元(yuán)联结进行计算。大多数情况下人(rén)工神经网(wǎng)络能在外(wài)界信(xìn)息的基础(chǔ)上改变内部结构，具备学(xué)习功能。

　　据(jù)财联社不(bù)完全整理，近期在(zài)互动易平(píng)台回复(fù)人工神(shén)经元(yuán)相关业务的(de)上市公司包(bāo)括(kuò)中(zhōng)科曙光、科大讯(xùn)飞、金自天(tiān)正、大富科技、深(shēn)水海纳(nà)等，具体(tǐ)情况如下：

　　具体来看(kàn)，科大(dà)频繁梦见一个人是缘尽吗，频繁梦见一个人是不是缘尽讯飞的讯飞(fēi)超(chāo)脑通过大数据、云(yún)计算和移动(dòng)互联网(wǎng)，并将算法(fǎ)直接和应用结合，在应用中不(bù)断迭代循环优化。讯飞(fēi)超(chāo)脑采用了(le)对大(dà)脑(nǎo)的深(shēn)入(rù)解剖学(xué)，使人工神经网络像人(rén)的大(dà)脑(nǎo)神(shén)经元更加接近，从(cóng)而使用类似的人(rén)工神经元(yuán)方式感知认知智(zhì)能问题。

　　中科(kē)曙光建(jiàn)设“全(quán)国一体(tǐ)化算(suàn)力(lì)服务平台”，通过统一(yī)的算力服务门户，实现全国范(fàn)围(wéi)内智能(néng)算力、通(tōng)用(yòng)算(suàn)力资源的融合调度(dù)及弹性供给，满足(zú)各类用户对算(suàn)力(lì)的多样化、可靠性和便(biàn)捷(jié)性的(de)需(xū)求。在(zài)类脑智能领域，携手复旦大学类脑智能科学与技(jì)术研究院，依(yī)托公(gōng)司全国一(yī)体化(huà)算(suàn)力服务平(píng)台，支撑(chēng)全脑860亿神(shén)经元规(guī)模的全(quán)脑模(mó)拟计算。

　　不过(guò)，值得(dé)注意(yì)的(de)是，有分(fēn)析人士表示，关于人类大脑(nǎo)和神经细(xì)胞，还(hái)有很多不了解(jiě)的地方。事实上，不知(zhī)道神经细胞是(shì)如何利用(yòng)这15种特征中的许多特征(zhēng)。

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